TensorFlow勉強会（３）行ってきた｜Advent Calendar 2016

IT系の勉強会行ってきた Advent Calendar 2016 - Adventar の10日目！

会場にPepperが居てめっちゃ喋ってて面白かった。

Pepper「Googleに来れば頭よくしてくれると思って来た」
Pepper「テンソルフローって必殺技みたいでカッコいいですよね」

資料はconnpassにまとまってた
→TensorFlow勉強会（３） - 資料一覧 - connpass

Googleスケールの機械学習テクノロジー

• ディープラーニング：行列演算をたくさんやる必要ある
  →CPUよりGPU使って並列でやるのがとても効率的。クラウド使うのがよい
• alphaGOのお金の話がバズったが、BigQueryとかを考えて貰えばわかるがそこまでかかってない
  →数円ではないが数億円ではない
• GooglePhotoとか音声認識とかストリートビューのOCRとか裏側は5年前からGoogleBrain
• Cloud Speech APIの紹介動画
• ニューラルネットをGUIで試せるサービスがある
  → A Neural Network Playground
• Cloud Machine Learningの紹介
  GoogleBrainをフルマネージドサービスみたいな感じ

TensorFlowで趣味の画像収集サーバーを作る ４月号

• TensorFlowで趣味に活かす
  →自分好みの眼鏡っ子を収集したい
• 壁が３つある
  →データの壁、計算量の壁、機械学習の壁
• CIFAR-10.pyを使用
  データセットが変わると精度も変わってしまう
  水増しも良いが適切なフィルターの難しさがある

ニューラルネット以外でのTensorFlow活用法

• チュートリアルであるマシンラーニング以外のやつがある
  →Partial Differential Equations
• 結論CPU環境で解いたけどTensorFlowでやる必要はないかな(笑)

TensorFlow Tutorialの数学的背景 クイックツアー(パート1)

• Jupyter Notebook おすすめ
  対話的にデータ分析が出来る
• 公式のチュートリアルやってて気づいたこと
  例題の並び順が非常に秀逸、CNNが段階的にわかるのでおすすめ
  中身は理論的な解説は少ないけど理屈を説明していくと段階的に勉強出来る
• Googleのサービスを使えば簡単に出来る事も多いが理屈を理解する事に意味はある
• 分析にはマシンパワーを必要とするためCloud Datalabを活用

C＋＋の観点からみるTensorFlow

• 画像の比較する際に精度が問題になり
  クヲォータニオンとか虚数とか使って解決を試みる
• ドキュメントを参考に試したら辛みにあった
  →オープンソースなんだから自分でビルドしてしまうのがよい
• ドキュメントよりもコード＋コメントの方が参考になった

Googleオフィスに初めていったけど、ドロイド君がマシュマロ持ってて可愛かった。
TensorFlowはちょっとチュートリアル触ったくらい。マシンパワーが欲しい人生だった。